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主要用处是判断看起来正确但实际上不正确的论断，破除生活迷思。能够通过查阅文献判断。支持上传图片/文件，从中提取论断后判断。 访问：https://truth.feixu.site/ Github：https://github.com/feixukeji/Truth-Seeker

其实我很早就想说这个，这个时代标签化太严重了。有许多标签化问题是众所周知的，而有些渗透生活却鲜有质疑，MBTI就是其中一例。 每当被问MBTI是什么的时候，我真想说，我不吃这一套——我不是被这些标签定义的、约束的。有人说，你何必对此较真？但我认为，当你想着自己是i人e人、t人f人时，就会陷入自我实现预言。

平衡态社会中的基因传递 在进化生物学的视角下，若假设社会环境处于长期稳定的平衡态，人类的一切行为模式，无论其表现形式如何多样，经由逻辑推导均可归结为服务于基因的复制与传递。此结论基于自然选择的核心机制：只有那些能够最大化自身复制频率的基因，才能在漫长的地质年代中存留至今。人类作为生物体，是基因表达的表型载体，其生理结构与心理机制均受控于基因的编码。 以下从五个维度论证人类行为的终极因均为基因传递： 一、 个体生存机制：体细胞维护作为生殖的前提 人类的基础生存行为（如摄食、睡眠、痛觉反应、恐惧机制）并非目的本身，而是手段。从生物学角度看，个体是由体细胞与生殖细胞构成的复合体。自然选择保留了对死亡的恐惧和对资源的渴求，是因为体细胞的存续是生殖细胞完成减数分裂与传递的必要物理前提。若缺乏强烈的生存本能，基因载体将在完成繁殖任务前陨灭。因此，一切利己的生存行为，在本质上是基因为了保障其载体功能的完整性而设定的防御机制。 二、 性选择与择偶偏好：繁殖潜力的评估系统 人类复杂的择偶行为与审美标准，实质上是识别高适应性基因的评估机制。男性普遍对特定的身体特征（如年轻、特定的腰臀比）产生偏好，是因为在进化史上这些特征与高生育力呈强正相关；女性对伴侣的社会地位、资源获取能力或体格特征的偏好，则是因为这些特征预示着对后代的抚育投资能力或基因的抗逆性。所谓的“爱”与“性欲”，是中枢神经系统在接收到高繁殖价值信号时释放的生化奖励，其目的是驱动个体完成基因的结合。 三、 亲缘利他行为：广义适合度的计算 人类表现出的亲情与自我牺牲行为，看似违背个体生存原则，实则完全符合汉密尔顿法则。基因不仅存在于个体体内，也以一定概率存在于亲属体内（如子女与同胞各占50%）。当个体牺牲自身利益以增加亲属的生存繁殖机会时，虽然个体的直接适合度下降，但其基因在种群中的总体拷贝数（广义适合度）却得以增加。亲缘选择机制证明，利他行为本质上是基因层面的“自私”扩张。 四、 社会地位竞争：生殖资源的获取策略 人类对权力、财富及社会声望的追求，可被视为争取繁殖优势的种内竞争行为。在资源有限的环境中，高社会等级通常与更多的交配机会或更优的后代生存环境相关联。根据昂贵信号理论，个体展示才华、挥霍资源或进行高风险行为，旨在向同类与异性传递自身基因优越性的信号，从而在性选择中占据优势地位。 五、 互惠利他与道德规范：博弈论下的生存策略 人类的道德感、正义感及互惠行为，是社会性动物在重复博弈中进化出的演化稳定策略。在远古的小型群体中，建立互助契约并排斥背叛者，能够显著提高个体的长期生存率及繁殖成功率。道德情感作为一种心理算法，其功能在于维持群体内的合作体系，从而为个体基因的传递提供稳定的社会支持结构。 综上所述，在平衡态系统中，人类的生理驱动、情感体验及社会行为，均是基因为了最大化其在下一代基因库中的占比而经由自然选择塑造的适应性产物。 非平衡态社会中的原始策略遗存 尽管上一节论证了行为在终极层面服务于基因传递，但观察现代社会可发现诸多看似“适应不良”的行为。这并非进化论的失效，而是因为当今人类社会处于剧烈的非平衡态，导致环境变化速度与生物进化速度之间产生了严重的时间错位。 一、 环境变化与基因选择的时间尺度差异 生物进化的基本单位是代际，基因频率的显著改变（即适应性特征的固定）通常需要数千乃至数万年的稳定环境筛选。相比之下，文化、技术及社会结构的演变遵循的是拉马克式的累积速度，呈指数级增长。从狩猎采集社会过渡到现代工业文明仅历时万余年，而进入信息时代仅数十年。相对于漫长的生物进化史，这一瞬间的剧变使得自然选择机制没有足够的时间对人类的基因组进行重新编码。 二、 心理机制的固化与环境的去耦合 人类的大脑结构与心理模块是在更新世的“进化适应环境”中被塑造并定型的。换言之，现代人类拥有的是一副适应远古狩猎采集生活的神经系统与生理躯体。在平衡态的原始环境中，行为策略与其带来的遗传收益是严格耦合的。然而，在非平衡态的现代社会中，这种耦合被打破。环境触发线索依然会激活古老的心理机制，但在新环境中，这些机制所引发的行为反应往往不再能实现基因传递的最大化，甚至可能产生负面后果。 三、 原始最优策略在现代环境中的执行 由于基因层面的滞后，人类在现代环境下的行为决策，遵循的依然是原始社会环境下的最优策略。个体并不具备实时计算当下环境遗传收益的理性能力，而是依赖于进化预设的启发式算法。当现代环境提供了超常刺激或伪造了进化线索时，人类的大脑依然会按照远古时期的逻辑，顽固地执行那些曾经能带来高适应性的行为指令。 因此，现代人的行为之所以看似脱离了基因传递的目标，并非因为人类摆脱了进化的控制，恰恰相反，是因为人类过于忠实地执行了那些在旧世界中行之有效、但在新世界中却显得不合时宜的古老程序。我们是用石器时代的软件，在运行现代社会的硬件。

许多保守者认为，炒股是不安全的，应当把钱存在银行里。 而事实上，这只是将资产用不同的方式进行储存。只要进行储存，就会有价值的涨落，就会有风险。 并不是货币金额数值不变就是没有风险。存在银行里的钱一个确凿的风险就是通货膨胀，从而有价值的变化，也就是购买力的变化。 从这种角度来说，炒股和储蓄没有本质区别，只是大多数股民的贪婪、愚蠢，使得人们只看到了炒股的风险。 购物又何尝不是一种炒股呢？当你买一个东西的时候，你可能会寻找它什么时候是低价，在哪个地方买是低价，这和购买某只股票的时候判断它是否为低价不是如出一辙吗？

一部好的动画片可以违背常识，但不应当违背逻辑（例如因果混乱、规则不自洽）。

Conceptual design report of the Super Tau-Charm Facility: the accelerator（有幸成为作者之一）

理论 概念空间和经验空间 概念空间 (Conceptual Space) $C$ 和经验空间 (Experiential Space) $E$ 是两个不相交的集合： $$ C\cap E=\varnothing $$ 概念空间中的元素（概念）可以被思考，如“桌子”、“太阳”、“三角形”、“直线”、“存在”、“真理”。 经验空间中的元素（物理实体、事件等）存在于经验世界中，我们无法在语言中直接呈现经验空间的元素，只能通过概念去指代它们，如你面前的那张桌子、头顶的那个太阳、你刚刚做的事、所处的场景、现在的感受。 注意辨析：“太阳”本身是概念，而它指代的实体是经验空间元素。 被定义项与依赖集 令 $d$ 表示一个定义1，$\text{definiendum}_d$ 表示其被定义项（元素），$\text{dependencies}_d$ 表示其依赖的（概念空间中或经验空间中的）元素构成的集合。例如，定义 $d=\text{学士是完成了本科学习并获得相应学位的人}$，被定义项 $\text{definiendum}_d=\text{学士}$，依赖集 $\text{dependencies}_d=\{\text{完成, 本科, 学习, ...}\}$。 被定义项一定为概念（经验空间元素是不需要且不能被定义的）： $$ \text{definiendum}_d \in C $$ 依赖集为概念空间与经验空间的并集的子集： $$ \text{dependencies}_d \subseteq C \cup E $$ 被定义项不能是依赖集的元素： $$ \text{definiendum}_d \not\in \text{dependencies}_d $$定义的分类 定义有不同的分类方式，不同方式有不同的视角，从而产生不同的应用。本文将定义分为分析定义 (Analytical Definition)、示范定义 (Exemplary Definition) 和指示定义 (Ostensive Definition)。 分析定义通过准确的等价描述（纯语言文字）进行定义，读者2通过分析定义（原则上）可以准确地确定、判断被定义项。分析定义包括属-种差定义、操作性定义、递归定义3、完全列举定义等等。分析定义给出了概念空间中元素间的关系，例如，“三角形是由三条线段顺次首尾相连组成的闭合的平面几何图形”给出了“三角形”、“三”、“线段”、“相连”等概念之间的关系。 示范定义和指示定义通过给出不全面的样本进行定义，读者只能据此进行不完全归纳（类似于机器学习），这种归纳过程具有开放性（不同读者会归纳出至少些许不同的边界），这与分析定义的封闭性相对。 示范定义通过纯语言文字的手段举出示例，给出的是概念空间中元素间的关系，例如，举出一些尴尬场景说“这叫‘尴尬’”，举出一些“存在”的用法来定义“存在”。 指示定义通过指示经验空间中的元素来定义概念，给出了概念空间元素与经验空间元素之间的映射关系，诉诸非语言文字的手段进行指示，例如，指着一匹马说“这是‘马’”4，指着色卡说“这是‘红色’”，在一个具体的尴尬场景中说“这叫‘尴尬’”，在见识了讽刺后说“刚刚那个人的行为是‘讽刺’”。 分析定义与示范定义不涉及经验世界，指示定义则建立了概念与经验世界之间的关系。 $$ \forall \text{ 分析定义或示范定义 }d,\ \text{dependencies}_d \subseteq C\\ \forall \text{ 指示定义 }d,\ \text{dependencies}_d \cap E \neq \varnothing $$定义集与定义依赖图 定义集 $\mathcal{D}$ 是若干个定义构成的集合。 ...

最近了解了一下脑机接口，产生了一个问题：非侵入式脑机接口的信息输出速度，将来有可能超越说话的信息输出速度吗？1 我对侵入式脑机接口不太看好，因为感觉其需求无法支撑研发费用，而且也无法广泛使用，所以这里不讨论侵入式的。 非侵入式的，由于EEG等信号的信噪比太低，有没有可能无论算法和训练数据多么优质，都无法实现这一目标呢？将来有没有可能出现更好的探测器，来获得更高信噪比的数据呢？又或者是从演化论的角度讲，在脑壳之外较准确地探测和解读大脑信号本身就是不可能的呢？ 说明可能性不一定要说明如何做，就像数学中证明存在性不一定要给出具体例子。 ↩︎

例如第一章 把“善于”和“要做”偷换了概念， 把“有用”和“更有用”偷换了概念。

我的第二篇学术论文，由大研而来：Sensitivity study of the tau lepton electric dipole moment at the Super Tau-Charm Facility

我在多个地方被推送了“人类的思维速度为每秒10比特”的新闻，并粗略地阅读了一下原论文。 不知道是我理解的问题还是作者的问题，我觉得它混淆了信息输入速率、输出速率、处理速率，特别是混淆了后两者，作者从几个输出速率低的例子就推出了中枢系统（决策、认知）的计算速率，这是偷换概念的。 论文甚至企图驳斥马斯克“人类行为的信息输出速率远低于处理能力，需通过脑机接口突破生物限制”的观点，但我觉得毫无驳斥力，我是支持马斯克的观点的。 顺便一提，几个月前我在一个群里看到有人推荐了“熵是主观的”这篇文章（原文），尽管这是一个知名作者写的，但我还是想说这些媒体/杂志把“熵”的“混乱度”和“复杂度”概念偷换（这个视频解释了两者的不同），然后放到社会世界来分析，并diss一下物理学家，以此博得眼球。

我的第一篇学术论文，由大创而来：Low-Energy Cosmic Rays and Associated MeV Gamma-Ray Emissions in the Protoplanetary System